Estimating the added value of critical reading competence in college students using statistical modeling

• Posada-Hernández, Gabriel Jaime ^[1] ; López-Bonilla, Mauricio ^[1] ; Uribe-Suarez, Diego Alejandro ^[1] ; Gómez-Ceballos, Viviana ^[1] ; Cardona-Palacio, Luis Fernando ^[1]
  1. [1] Fundación Universitaria Luis Amigó

     Fundación Universitaria Luis Amigó

     Colombia

     
• Localización: Revista de Investigación Desarrollo e Innovación: RIDI, ISSN 2027-8306, ISSN-e 2389-9417, Vol. 15, Nº. 1, 2025 (Ejemplar dedicado a: Enero-Junio), págs. 67-86
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Estimating the added value of critical reading competence in college students using statistical modeling
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En este trabajo se desarrolla un modelo para predecir el puntaje y el valor agregado en la competencia de lectura crítica de los estudiantes de la Universidad Católica Luis Amigó, sede Medellín (Colombia). El análisis se realiza comparando los resultados de la prueba Saber 11 con un examen institucional aplicado en el quinto semestre. Utilizando una matriz de correlaciones lineales, se identifican las variables estadísticamente significativas con un nivel de confianza del 95%, donde el promedio acumulado es la variable más representativa. Se verificaron los supuestos de linealidad, normalidad, independencia, colinealidad y homocedasticidad, y se construyó el diagrama de William para detectar valores atípicos, demostrando que la mayoría de los datos se ajustan apropiadamente al modelo. El análisis por quintiles revela que el 35% de los estudiantes supera el promedio en ambas pruebas, el 23% mejora en el Simulacro, el 25.2% presenta puntajes bajos en ambas evaluaciones y el 16.8% obtiene mejores resultados en Saber 11.

  • English

    This study develops a model to predict students' scores and added value in the critical reading competency at Luis Amigó Catholic University, Medellín campus (Colombia). The institutional added value is assessed by comparing results from the Saber 11 test with an institutional exam conducted in the fifth semester. A linear correlation matrix was used to identify statistically significant variables at a 95% confidence level, with the accumulated average emerging as the most representative variable. Assumptions of linearity, normality, independence, collinearity, and homoscedasticity were verified. Outliers were identified using the William diagram, showing that most data adequately describe the model. Quintile analysis reveals that 35% of students exceeded the average in both tests, 23% showed improvement in the institutional exam, 25.2% had consistently low scores, and 16.8% performed better on the Saber 11 test.